[发明专利]一种面向数据库应用的数据搬移的能耗特征化方法及系统

说明书

本发明涉及一种面向数据库应用的数据搬移的能耗特征化方法及系统，其特征在于，包括以下内容：1)特征化数据库的总能耗，得到数据库不同部件上的数据搬移事件发生次数与单位能耗之间的线性关系；2)根据基准测试集以及得到的线性关系，测量load指令仅访问单一缓存层的基础能耗；3)根据测量的基础能耗，量化数据库不同部件上的数据搬移事件的单位能耗，完成数据库数据搬移的能耗特征化，本发明可以广泛应用于数据库领域中。

技术领域

本发明是关于一种面向数据库应用的数据搬移的能耗特征化方法及系统，属于数据库领域。

背景技术

能耗特征化是设计高能效系统的基础工作，已有工作从两方面进行研究：1)数据库的能耗评估，针对数据库的能耗评估，目前仅集中在主部件的能耗分析，即CPU、主存和硬盘。已有工作分析了不同CPU和硬盘类型对数据库能耗的影响，并没有考虑主存的影响，结论显示CPU是主要的能耗瓶颈。进一步的工作分析了内存数据库在更为细粒度部件上的能耗，考虑了主存、缓存和ALU(算术逻辑单元)等部件，结论显示主存是主要的能耗瓶颈，然而该分析的结论是建立在混合数据计算所消耗的能量和硬件部件固有的能耗上。事实上，数据计算所消耗的能量才是一个数据库应用真实的能耗，硬件部件固有的能耗即便不运行任何数据库应用也是要消耗的。然而上述方法均不能分析数据计算过程中数据在微部件搬移的能耗特点。2)数据搬移的能耗评估，量化数据在不同缓存层频繁移动的能耗。已有工作针对移动平台评估手机应用的不同缓存层的能耗，移动平台ARM的缓存层设计与x86平台完全不同，因此其量化和分析方法应用于标准的数据库应用不同。此外，针对科学计算任务在x86平台下的能耗特征化方法，使用外置电表测量基本的能耗数据，外置电表的测量极易引入很大的能耗误差，例如CPU风扇能耗和主板能耗等。另外，科学计算任务与数据库应用有本质差别，因此用于科学计算任务的能耗特征化方法不能准确地描述数据库应用的能耗特点。上述方法均不能用于准确分析数据库应用的能耗特点。

数据库作为一种需要长期运行的计算机软件服务，其能耗特征化对快速分析数据库应用的能耗瓶颈是非常必要的，有助于整个计算机系统的节能。然而，上述提出的方法均不能特征化数据库应用中计算能耗在不同微部件的能量消耗。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够特征化数据库应用中计算能耗在不同微部件的能量消耗的面向数据库应用的数据搬移的能耗特征化方法及系统。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种面向数据库应用的数据搬移的能耗特征化方法，其特征在于，包括以下内容：1)特征化数据库的总能耗，得到数据库不同部件上的数据搬移事件发生次数与单位能耗之间的线性关系；2)根据基准测试集以及得到的线性关系，测量load指令仅访问单一缓存层的基础能耗；3)根据测量的基础能耗，量化数据库不同部件上的数据搬移事件的单位能耗，完成数据库数据搬移的能耗特征化。

进一步地，所述步骤1)的具体过程为：1.1)对于任意部件上的计算任务t，定义计算任务t的能耗特征向量E(t)：

E(t)＝(E_L1D,E_Reg→L1D,E_L2,E_L3,E_mem,E_pf,E_stall,E_other)

其中，E_L1D为L1D缓存向寄存器搬移数据的能耗；E_L2为L2缓存向寄存器搬移数据的能耗；E_L3为L3缓存向寄存器搬移数据的能耗；E_mem为主存向寄存器搬移数据的能耗；E_Reg→L1D为store指令执行导致的数据从寄存器向L1D缓存搬移的能耗；E_pf为数据预取的能耗；E_stall为CPU因数据搬移而停顿产生的能耗；E_other为除上述因数据搬移产生能耗的剩余能耗；1.2)对于任意部件上的计算任务t，定义计算任务t的性能特征向量P(t)：